劍橋大學(xué)研究人員將利用填字游戲加強人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )

劍橋大學(xué)研究人員希望通過(guò)填字游戲加強深度學(xué)習技能，幫助人工網(wǎng)絡(luò )系統更好的理解人類(lèi)語(yǔ)言。

不少研究者都希望能通過(guò)深度學(xué)習方法進(jìn)一步提高人工智能技術(shù)，希望讓人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以理解人類(lèi)更多的行為、動(dòng)作和語(yǔ)言等。

近日，針對這一領(lǐng)域的研究，英國劍橋大學(xué)的研究人員提出一個(gè)新的想法，他們計劃利用填字游戲的學(xué)習方法來(lái)幫助人工智能掌握人類(lèi)的理解能力。

研究人員為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )制訂了一個(gè)應用，在整個(gè)研究過(guò)程中，他們使用六部字典以及維基百科中的知識，包括各類(lèi)字、詞、句等進(jìn)行實(shí)例訓練，研究過(guò)程中發(fā)現系統能夠明白簡(jiǎn)單的短語(yǔ)、隱喻等一些抽象類(lèi)的表達。研究結果表明，用類(lèi)似這樣的方法進(jìn)行訓練，還可以提高信息檢索等內容的輸出效率。

劍橋大學(xué)計算機實(shí)驗室研究員、本次研究的論文作者之一 Felix Hill 表示，讓計算機理解人類(lèi)語(yǔ)音最難的挑戰在于它們無(wú)法同時(shí)多方面的接受人類(lèi)在說(shuō)話(huà)以及閱讀等情況下產(chǎn)生的豐富的信息。而且在研究的過(guò)程中，一旦需要的信息是數據庫中沒(méi)有的，那么系統就無(wú)法通過(guò)別的方法解決問(wèn)題，系統不會(huì )像人類(lèi)一樣還可以從生活常識等方面進(jìn)行推理。

Hill 也表達了他自己對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )如今發(fā)展的觀(guān)點(diǎn)，他認為應該同時(shí)注重認知主義和行為主義兩個(gè)方面，畢竟人類(lèi)的智力是將大腦神經(jīng)與行為表現的控制相結合，要想真正達到人腦的高度，二者缺一不可。

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